Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Здесь есть возможность читать онлайн «Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» весь текст электронной книги совершенно бесплатно (целиком полную версию без сокращений). В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Красноярск, Год выпуска: 2002, Издательство: КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, Жанр: Математика, Технические науки, Программирование, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Данное учебное пособие подготовлено на основе курса лекций по дисциплине «Нейроинформатика», читавшегося с 1994 года на факультете Информатики и вычислительной техники Красноярского государственного технического университета.
Несколько слов о структуре пособия. Далее во введении приведены
по данному курсу,
. Следующие главы содержат одну или несколько лекций. Материал, приведенный в главах, несколько шире того, что обычно дается на лекциях. В приложения вынесены описания программ, используемых в данном курсе (
и
), и
, включающий в себя два уровня — уровень запросов компонентов универсального нейрокомпьютера и уровень языков описания отдельных компонентов нейрокомпьютера.
Данное пособие является электронным и включает в себя программы, необходимые для выполнения лабораторных работ.

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» — читать онлайн бесплатно полную книгу (весь текст) целиком

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Signals[I] = MinSignals

End

End

PrepEmptyPrep1() {Предобработчик, осуществляющий масштабирование и сдвиг сигнала}

Static

RealMinSignals Name"Нижняя граница интервала приемлемых сигналов";

RealMaxSignals Name"Верхняя граница интервала приемлемых сигналов";

RealUnknown Name"Значение сигнала, если значение входного признака не определено";

RealMinData Name"Значения нижней границы интервала изменения входных данных";

RealMaxData Name"Значения верхней границы интервала изменения входных данных";

Begin

If Data[1] = UnknownReal Then Signals[1] = Unknown

Else Signals[1] = ( Data[1] – MinData) * (MaxSignals – MinSignals) / (MaxData – MinData) + MinSignals

End

PrepModPrep1(Num : Long) {Модулярный предобработчик}

Static

RealMinSignals Name"Нижняя граница интервала приемлемых сигналов";

RealMaxSignals Name"Верхняя граница интервала приемлемых сигналов";

RealUnknown Name"Значение сигнала, если значение входного признака не определено";

RealArray[Num] Y Name"Массив величин, используемых для предобработки"

Var

IntegerI ;

Begin

If Data[1] = UnknownReal ThenBegin

ForI = 1 ToNum Do

Signals[I] = Unknown

End Else Begin

ForI = 1 ToNum Do

Signals[I] = ( Data[1] RModY[I] + Y[I]) * (MaxSignals – MinSignals) / (2 * Y[I]) + MinSignals

End

PrepFuncPrep1(Num : Long;F : FuncType) {Функциональный предобработчик}

Static

RealMinSignals Name"Нижняя граница интервала приемлемых сигналов";

RealMaxSignals Name"Верхняя граница интервала приемлемых сигналов";

RealUnknown Name"Значение сигнала, если значение входного " +

"признака не определено";

RealMinData Name"Значения нижней границы интервала изменения значений функции F ";

RealMaxData Name"Значения верхней границы интервала изменения значений функции F";

RealArray[Num] Y Name"Массив величин, используемых для предобработки"

Var

IntegerI ;

Begin

If Data[1] = UnknownReal ThenBegin

ForI = 1 ToNum Do

Signals[I] = Unknown

End Else Begin

ForI = 1 ToNum Do

Signals[1] = (F( Data[1] – Y[1] – MinData) * (MaxSignals – MinSignals) / (MaxData – MinData) + MinSignals

End

PrepPositPrep1(Num : Long) {Позиционный предобработчик}

Static

RealMinSignals Name"Нижняя граница интервала приемлемых сигналов"

RealMaxSignals Name"Верхняя граница интервала приемлемых сигналов"

RealUnknown Name"Значение сигнала, если значение входного признака не определено";

RealY Name"Основание системы счисления"

Var

IntegerI ;

RealW, Q ;

Begin

If Data[1] = UnknownReal ThenBegin

ForI = 1 ToNum Do

Signals[I] = Unknown

End Else Begin

W = Data[1];

ForI = 1 ToNum Do Begin

Q = W RModY;

Signals[I] = Q * (MaxSignals – MinSignals) / Y + MinSignals;

W = (W - Q) / Y

End;

End

ContentsTemp : EmptyPrep1, Cloud : BinaryPrep1, Wind : UnOrdered1(8), Rain : Ordered1(3);

{Для всех предобработчиков приемлемые значения входных сигналов лежат в интервале от -1 до 1. В случае неопределенного значения во входных данных все сигналы данного предобработчика полагаются равными нулю. Входные данные первого предобработчика меняются от 273 до 293}

Temp SetParameters-1, 1, 1E-40, 273, 293;

Cloud SetParameters-1, 1, 0, True;

Wind SetParameters-1, 1, 0;

Rain SetParameters-1, 1, 0

Signals NumberOf( Signals,Temp) + NumberOf( Signals, Cloud) + NumberOf( Signals, Wind(8)) + NumberOf( Signals, Rain(3))

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»

Обсуждение, отзывы о книге «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x